高职院校毕业生就业推荐系统的研究与设计
这是一篇关于高职院校,就业推荐系统,相似度计算,协同过滤推荐算法的论文, 主要内容为目前,全国共有高等职业院校1280所,毕业学生人数逐年增多,就业压力越来越大。本文以永州职业技术学院为例,研究与设计了“高职院校毕业生就业推荐系统”,系统通过改进的就业推荐算法为毕业生推荐比较可靠的就业信息,节省了就业的时间和经济成本,为找到合适的就业单位和岗位提供了重要的参考依据。本文根据高职院校的特性,主要研究的内容和创新点有：1、论文对推荐系统涉及到的相关技术进行了分析,并设计了高职院校毕业生的就业推荐系统。2、本文选择改进的基于内容和历史信息的推荐算法进行就业推荐。基于高职院校毕业学生就业专业比较对口,本文对就业推荐的对象先分类,再推荐,即进行相似度计算和推荐之前,先对应、往届毕业生按专业进行聚类分析,然后按专业进行就业推荐,提高了推荐的效率和质量。高职院校学生的综合素质和就业能力主要体现在专业技能、职业素养和适应环境等方面,在算法的设计过程中分别包括文本属性特征和数值属性特征的计算,同时考虑了学生毕业时间对相似度的影响,不同毕业时间设置不同的权值,保证了计算的准确性和结果的可靠性。高职院校学生选择的就业单位和职位具有一定的代表性,并且参照往届毕业生就业的比例较高,论文考虑了就业历史信息对就业推荐算法的影响。3、根据协同过滤推荐算法的原理,我们把毕业学生定义为用户,就业单位定义为项目,实现了较好的借鉴和应用。论文对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在就业系统中的应用进行了分析。论文选择改进的基于用户的协同过滤推荐算法进行了就业推荐,该算法充分考虑了学生本人的就业兴趣度,对应届毕业生访问本系统留下的浏览行为、浏览内容进行了数据分析,并把得到的结果融合到最后的相似度计算当中,确保了最终推荐结果的合理性和预见性。4、论文选择准确率、召回率、均方根误差作为推荐算法的分析评价标准,并对传统的基于用户的协同过滤推荐算法、改进的基于内容和历史信息的推荐算法、改进的基于用户的协同过滤推荐算法得到的推荐结果进行比较、分析。论文最后对研究进行了总结和展望。系统开发后可以直接用于永州职业技术学院的各届毕业生的就业管理和推荐工作,具有较强的实际应用价值。
高职院校毕业生就业推荐系统的研究与设计
这是一篇关于高职院校,就业推荐系统,相似度计算,协同过滤推荐算法的论文, 主要内容为目前,全国共有高等职业院校1280所,毕业学生人数逐年增多,就业压力越来越大。本文以永州职业技术学院为例,研究与设计了“高职院校毕业生就业推荐系统”,系统通过改进的就业推荐算法为毕业生推荐比较可靠的就业信息,节省了就业的时间和经济成本,为找到合适的就业单位和岗位提供了重要的参考依据。本文根据高职院校的特性,主要研究的内容和创新点有：1、论文对推荐系统涉及到的相关技术进行了分析,并设计了高职院校毕业生的就业推荐系统。2、本文选择改进的基于内容和历史信息的推荐算法进行就业推荐。基于高职院校毕业学生就业专业比较对口,本文对就业推荐的对象先分类,再推荐,即进行相似度计算和推荐之前,先对应、往届毕业生按专业进行聚类分析,然后按专业进行就业推荐,提高了推荐的效率和质量。高职院校学生的综合素质和就业能力主要体现在专业技能、职业素养和适应环境等方面,在算法的设计过程中分别包括文本属性特征和数值属性特征的计算,同时考虑了学生毕业时间对相似度的影响,不同毕业时间设置不同的权值,保证了计算的准确性和结果的可靠性。高职院校学生选择的就业单位和职位具有一定的代表性,并且参照往届毕业生就业的比例较高,论文考虑了就业历史信息对就业推荐算法的影响。3、根据协同过滤推荐算法的原理,我们把毕业学生定义为用户,就业单位定义为项目,实现了较好的借鉴和应用。论文对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在就业系统中的应用进行了分析。论文选择改进的基于用户的协同过滤推荐算法进行了就业推荐,该算法充分考虑了学生本人的就业兴趣度,对应届毕业生访问本系统留下的浏览行为、浏览内容进行了数据分析,并把得到的结果融合到最后的相似度计算当中,确保了最终推荐结果的合理性和预见性。4、论文选择准确率、召回率、均方根误差作为推荐算法的分析评价标准,并对传统的基于用户的协同过滤推荐算法、改进的基于内容和历史信息的推荐算法、改进的基于用户的协同过滤推荐算法得到的推荐结果进行比较、分析。论文最后对研究进行了总结和展望。系统开发后可以直接用于永州职业技术学院的各届毕业生的就业管理和推荐工作,具有较强的实际应用价值。
基于协同过滤的高职院校就业推荐系统的研究与开发
这是一篇关于高职院校,就业推荐系统,协同过滤,K-means算法,特征属性的论文, 主要内容为长期以来,大学生就业问题一直是高校的热门话题,随着互联网的发展,大批的就业求职网站营运而生。这些网站大多是面向社会的,应聘者在应用这类网站时对于求职者的个人信息存在一定的风险。同时,由于数据庞大,企业招聘者和求职者需要花费很大的精力去验证双方信息的准确性。为提高高职院校学生的就业率,本文开发了一款基于协同过滤的高职院校就业推荐系统。该系统较于传统就业推荐系统,主要优势体现以下两点:一、既满足高职院校学生的就业兴趣。二、也满足招聘企业的用人标准。本论文的主要工作为:一、该系统基于改进的协同过滤算法,加入了影响学生就业的一些就业因素,如:学历、课程专业、政治面貌、在校成绩,性别、英语成绩、计算机能力、生源地、等等客观表现学生情况的就业特征值。该论文采用信息论中的信息增益率来确定特征属性的影响程度。而信息增益率能够比较客观的确定学生特征属性对于应届毕业生就业选择中的重要性,进而确定每个特征属性的权重系数。二、为了相对较准确的找到聚类算法中的聚类中心,本论文基于改进的K-Means聚类算法,利用最小生成树原理解决最短路径问题,从而确定使找到的聚类中心能够代表这类的数据:即使同类学生特征属性的距离最近,而不同类学生特征属性距离最远。三、最后根据学生对企业单位的兴趣评分选出相似度最高的往届生邻集,依据相似度把往届毕业生的就业单位推荐给应届毕业生。因此,在高职院校范围内建立与发展学生就业推荐的管理系统对于学生和用人单位更具针对性。也有利于改善社会普遍存在的就业现状。
高职院校毕业生就业推荐系统的研究与设计
这是一篇关于高职院校,就业推荐系统,相似度计算,协同过滤推荐算法的论文, 主要内容为目前,全国共有高等职业院校1280所,毕业学生人数逐年增多,就业压力越来越大。本文以永州职业技术学院为例,研究与设计了“高职院校毕业生就业推荐系统”,系统通过改进的就业推荐算法为毕业生推荐比较可靠的就业信息,节省了就业的时间和经济成本,为找到合适的就业单位和岗位提供了重要的参考依据。本文根据高职院校的特性,主要研究的内容和创新点有：1、论文对推荐系统涉及到的相关技术进行了分析,并设计了高职院校毕业生的就业推荐系统。2、本文选择改进的基于内容和历史信息的推荐算法进行就业推荐。基于高职院校毕业学生就业专业比较对口,本文对就业推荐的对象先分类,再推荐,即进行相似度计算和推荐之前,先对应、往届毕业生按专业进行聚类分析,然后按专业进行就业推荐,提高了推荐的效率和质量。高职院校学生的综合素质和就业能力主要体现在专业技能、职业素养和适应环境等方面,在算法的设计过程中分别包括文本属性特征和数值属性特征的计算,同时考虑了学生毕业时间对相似度的影响,不同毕业时间设置不同的权值,保证了计算的准确性和结果的可靠性。高职院校学生选择的就业单位和职位具有一定的代表性,并且参照往届毕业生就业的比例较高,论文考虑了就业历史信息对就业推荐算法的影响。3、根据协同过滤推荐算法的原理,我们把毕业学生定义为用户,就业单位定义为项目,实现了较好的借鉴和应用。论文对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在就业系统中的应用进行了分析。论文选择改进的基于用户的协同过滤推荐算法进行了就业推荐,该算法充分考虑了学生本人的就业兴趣度,对应届毕业生访问本系统留下的浏览行为、浏览内容进行了数据分析,并把得到的结果融合到最后的相似度计算当中,确保了最终推荐结果的合理性和预见性。4、论文选择准确率、召回率、均方根误差作为推荐算法的分析评价标准,并对传统的基于用户的协同过滤推荐算法、改进的基于内容和历史信息的推荐算法、改进的基于用户的协同过滤推荐算法得到的推荐结果进行比较、分析。论文最后对研究进行了总结和展望。系统开发后可以直接用于永州职业技术学院的各届毕业生的就业管理和推荐工作,具有较强的实际应用价值。
基于协同过滤的就业推荐系统设计与实现
这是一篇关于协同过滤算法,就业推荐系统,可视化系统,Django框架,职位推荐的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的不断发展,就业和招聘形式也迎来了深刻的变革。就业推荐系统不仅能够为求职者提供个性化、精准的匹配,而且还解决了现代就业市场面临的一系列挑战问题,另外对于求职者而言,该系统还减轻了信息过载的压力,帮助毕业生快速找到适合自己技能和兴趣的职位,节省了毕业生的求职时间和成本,提高了就业市场的效率,同时为毕业生提供更好的就业机会和就业支持。本文基于协同过滤算法,设计实现了就业推荐系统,旨在提供高度个性化的职位推荐,以满足毕业生求职者和雇主的需求。系统首先采用爬虫技术收集企业公开发布的招聘岗位信息,抽取特征值并且归一化处理,根据指定的毕业生和求职人员的相似度计算毕业生和企业单位的相似度。然后在得到毕业生和企业单位的相似度的基础上,根据随机游走模型算法计算出企业单位的求职热度。最后计算最终的排序综合权值,完成基于协同过滤的就业推荐系统的建立。该系统涵盖了控制台功能、数据爬取、数据管理、数据可视化和就业推荐等多个核心功能模块。同时,系统为解决就业场景中企业与毕业生相互匹配的问题,引入企业对毕业生的偏好系数,企业偏好系数是利用改进的随机游走算法(Personal Rank)计算企业招聘过程中对毕业生特征属性的招聘偏好值。最终的推荐算法融合企业偏好系数计算出毕业生与企业的符合度,根据符合度为毕业生推荐合适的就业岗位。通过该系统,毕业生用户可以轻松地管理其就业信息,获得定制的职位推荐,并通过可视化工具了解就业市场趋势。系统的设计过程中使用了先进的技术和开发框架,确保了系统的高性能和可扩展性。整个系统采用Python语言编写,后端基于Django的Web应用框架,数据库采用My SQL设计,使用ECharts进行数据可视化显示。数据获取使用Selenium框架进行数据的采集,然后对数据进行分析并且将结果在前台进行可视化的展示。获取的数据解析后存储到数据库。该系统的个性化就业职位推荐功能是基于用户的协同过滤算法设计实现。经过功能测试和性能测试,系统展现出了其在多个方面的有效性和可靠性。总之,本文开发的就业推荐系统为解决现代就业市场的智能化挑战,提供了一个有前景的解决方案,并为未来功能更加强大的就业推荐系统的研究和应用提供了一定的基础。
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